深入探索Python Pandas的世界：数据处理与操作实战
1. 数据统计与分析
利用pandas的强大功能，轻松对CSV数据进行统计分析:
从CSV读取：df = pd.read_csv("文件路径")
汇总统计：df.describe() 捕获列均值、最大值、最小值，细看：df["列名"].mean()，df["列名"].max()，df["列名"].min()
独特值与频次：df["列名"].unique() 显示所有独特值，频率计算用 df["列名"].value_counts()
关联与协方差：df.cov() 计算列间协方差，df.corr() 揭示相关性
2. 缺失值管理
快速检测：isnull() 和 notnull() 确定空值位置
数据清洗：dropna() 删除空值行或列，fillna() 智能填充空值
3. SettingWithCopyWarning解决方案
遇到问题时，尝试使用链式操作：df["ymd"].str.startswith("2018-03") 会触发警告，改用 df.loc[condition,"新增列名"]=表达式 或复制子集处理：df_month = df[condition].copy() df_month["新增列名"]=表达式
4. 字符串处理与转换
df["列名"].str 函数灵活操作：提取、替换、格式转换，如 df["中文日期"].str.replace("[年月日]", "")
利用链式操作，如 df["列名"].str.startswith("条件").str.upper()，进行多步骤处理
5. 轴参数与操作
drop: 删除行/列，mean: 划分轴计算平均值，如 df.mean(axis=0) 或 df.mean(axis=1)
apply: 沿行或列应用函数，如 df.apply(get_sum_value, axis=1) 求和操作
6. Index优化与特性
索引查询高效：O(1)唯一索引、O(logN)有序查找，全表O(N)随机访问
实验显示：排序查询比随机查询速度快
自动对齐：Series和DataFrame相加时，根据索引完美对齐
7. DataFrame融合与合并
处理不同数据集：ratings.csv, users.csv, movies.csv
数据融合：1:1，1:N（数据复制），M:N（结果翻倍）
合并操作：left join, right join, inner join, outer join，如 pd.merge(df1, df2, on='键名')
示例：通过键关联电影评分、用户和电影信息，实现数据合并。
8. DataFrame操作实践
使用pandas.concat合并数据，如 pd.concat([df1, df2], axis=0, join='outer')
按行添加新列：df1 = DataFrame.append([[1,2],[3,4]], columns='AB')
9. Excel处理
分割Excel：根据用户分批存储，逐个读取，合并至大DataFrame
合并Excel：读取多份文件，添加来源标识，统一整合
通过以上步骤，你将掌握如何高效地使用pandas进行数据处理，无论是统计分析、缺失值处理，还是数据融合与合并，Pandas都能助你轻松应对。